|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ПсковГУ |
||
Нейронные сети для прогнозирования переходов рыночных режимов: эмпирическое исследование на рынке нефтистатья Исследовательская статья
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 15 октября 2025 г.
- Авторы: Манахова Ирина Викторовна, Чередниченко Лариса Геннадиевна, Матыцын Александр Владимирович
- Журнал: Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова
- Номер: 5
- Год издания: 2025
- Издательство: РЭУ им. Г. В. Плеханова
- Местоположение издательства: Москва
- Первая страница: 62
- Последняя страница: 74
- DOI: 10.21686/2413-2829-2025-5-62-74
- Аннотация: В статье рассматривается задача автоматического прогнозирования переходов между различными рыночными режимами на рынке нефти с помощью нейросетевых моделей. Для анализа использованы данные по ценам нефти марки Brent за 2000-2025 гг. Классификация периодов рынка выполняется на основе скользящих статистик - волатильности, асимметрии и эксцесса, что позволяет автоматически выделять стабильные, волатильные и кризисные фазы. Сравнивается эффективность трех типов рекуррентных нейронных сетей: Simple RNN, LSTM и GRU. Выявлено, что более сложные архитектуры (LSTM, GRU) существенно превосходят базовую RNN по точности и полноте обнаружения событий смены режима. Авторы подчеркивают значение инженерии rolling-признаков и демонстрируют, что такой подход обеспечивает устойчивость и адаптивность моделей к изменчивости рынка. Результаты исследования показывают перспективность глубоких нейронных сетей для задач мониторинга и раннего предупреждения рыночных событий. В заключение обсуждаются ограничения подхода и направления дальнейших исследований, включая интеграцию внешних данных и развитие методов объяснимого искусственного интеллекта.
- Добавил в систему: Матыцын Александр Владимирович
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|